AU-rich元件与TTP介导静息白血病细胞化疗耐药转录后程序(人类细胞系)

该数据集来自 NCBI GEO(GSE141329),包含人类白血病细胞系的基因表达谱数据,聚焦静息(G0)白血病细胞通过 AU-rich 元件与 TTP 介导的转录后程序产生化疗耐药的机制

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL166869606
GSE141329: A post-transcriptional program of chemoresistance by AU-rich elements and TTP in quiescent leukemic cells [Human cell lines]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

AU-rich元件与TTP介导静息白血病细胞化疗耐药转录后程序(人类细胞系)

A post-transcriptional program of chemoresistance by AU-rich elements and TTP in quiescent leukemic cells [Human cell lines]

该数据集来自 NCBI GEO(GSE141329),包含人类白血病细胞系的基因表达谱数据,聚焦静息(G0)白血病细胞通过 AU-rich 元件与 TTP 介导的转录后程序产生化疗耐药的机制。数据覆盖经血清饥饿或化疗处理诱导的耐药静息细胞,可用于分析 G0 细胞转录组、翻译组与蛋白质组的调控特征,研究炎症基因在翻译起始受抑条件下的选择性翻译,以及 ARE 与 TTP 在化疗耐药中的作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 03 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):静息(G0)是一种短暂的细胞周期停滞状态。癌细胞通过进入 G0 在化疗等不利条件下存活并导致复发。虽然已在转录组水平研究过 G0 细胞,但转录后调控如何促进其化疗耐药仍不清楚。我们通过血清饥饿或化疗处理诱导出化疗耐药且静息的(G0)白血病细胞。为研究 G0 白血病细胞中的转录后调控,我们系统分析了其转录组、翻译组和蛋白质组。我们发现,耐药 G0 细胞重现了体内化疗耐药白血病和 G0 模型的基因表达谱。在 G0 细胞中,经典翻译起始受到抑制;然而我们发现炎症基因被高度翻译,表明存在替代性转录后调控。重要的是,AU-rich 元件(ARE)是 signi

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:Expression profiling by array、GPL16686、9606。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE141329

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 18 202,引用时请注意版本时效。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

静息状态(G0期)是一种短暂的细胞周期停滞状态。癌细胞通过进入G0期,在化疗等不利条件下存活并导致疾病复发。尽管已在转录组水平对G0期细胞进行了研究,但转录后调控如何促进其化疗耐药性仍不清楚。我们通过血清饥饿或化疗处理诱导了化疗耐药且处于静息状态(G0期)的白血病细胞。为研究G0期白血病细胞的转录后调控,我们系统分析了其转录组、翻译组和蛋白质组。我们发现,耐药G0期细胞重现了体内化疗耐药白血病模型和G0期模型的基因表达谱。在G0期细胞中,经典翻译起始受到抑制;然而我们发现炎症基因的翻译水平很高,表明存在替代性转录后调控。重要的是,AU富集元件(AREs)在上调的G0期翻译组和转录组中显著富集。在机制上,我们发现应激响应性p38 MAPK-MK2信号通路通过磷酸化并失活mRNA降解因子tristetraprolin(TTP),从而在G0期稳定ARE mRNA。

这使得促进化疗耐药的ARE mRNA得以表达。相反,通过p38 MAPK抑制剂抑制TTP磷酸化以及使用不可磷酸化的TTP突变体,可降低含ARE的TNFα和DUSP1 mRNA水平,并使白血病细胞对化疗敏感。此外,在化疗前或与化疗同时联合抑制p38 MAPK和TNFα,可在离体和在体条件下显著降低原代白血病细胞的化疗耐药性。这些研究揭示了白血病化疗耐药背后的转录后调控机制。我们的数据表明,p38 MAPK-MK2-TTP轴是促进化疗耐药的ARE mRNA表达的关键调控因子。通过阻断该通路,我们开发了一种针对化疗存活的有效联合疗法。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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